Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)

ANNEX TÈCNIC

CONTAMINANTS QUÍMICS.
ESTUDI DE DIETA TOTAL A
CATALUNYA 2005-2007

1

ÍNDEX

I- DETALL DE LES DADES DE CONSUM DIARI D’ALIMENT
II- DETALLS TÈCNICS DE L’AVALUACIÓ PROBABILISTICA DE L’EXPOSICIÓ
III- RESULTATS DETALLATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTS I DE LA
CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS A LA INGESTA

2

I. DETALL DE LES DADES DE CONSUM DIARI
D’ALIMENT

Les dades relatives al consum (g/dia) dels diversos aliments i per els diferents
grups d’edat considerats, es presenten a la taula 1.

De les dades de l’enquesta Encat es deriva la selecció dels aliments a analitzar. En
cada grup s’han escollit aquells aliments més representatius i es presenten com
“total estudi”. La resta de components del grup s’han comptabilitzat com “altres”
i la suma amb els anteriors es presenta com “total considerat”. Tot i amb això
una part dels elements de l’enquesta no és classificable en cap dels grups del
nostre estudi (caramels, cafè, etc.).

Taula 1- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)

ALIMENTS Homes Dones

10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80
anys anys anys anys anys anys
Bistec de vedella 28,26 33,74 22,28 22,10 20,78 15,98
Hamburguesa de vedella 11,90 3,84 0,67 8,60 4,57 3,15
Llom de porc 30,04 18,13 9,13 20,90 13,68 8,55
Salsitxa fresca 18,01 14,27 8,20 13,16 9,01 9,44
Pit de pollastre 39,59 39,66 31,63 29,80 33,36 25,15
Xai, cuixa/costella 8,14 8,42 6,58 9,40 6,74 9,88
Pernil dolç 11,96 8,05 4,80 9,66 7,33 6,81
Salsitxa, tipus Frankfurt 2,84 3,03 0,00 1,60 1,48 0,86
Xoriço 15,83 10,77 3,34 9,42 4,72 2,00
Total carn i derivats estudi 166,6 139,9 86,63 124,6 101,7 81,83
Altres carns 22,29 31,99 22,51 18,61 20,70 21,00
Total carn i derivats considerat 188,9 171,9 109,1 143,3 122,4 102,8
Sardina 1,05 3,78 3,50 2,16 2,98 5,33
Tonyina 7,64 10,13 4,91 10,82 8,49 3,17
Seitó 2,29 2,05 3,43 1,04 1,89 1,21
Verat 0,35 1,13 0,50 0,32 1,27 2,86
Emperador 0,04 0,06 0,06 0,04 0,06 0,05
Salmó 3,30 1,80 2,23 1,00 3,00 1,14
Lluç 8,39 15,78 23,31 11,16 14,65 14,56
Moll 0,22 0,33 0,36 0,22 0,32 0,27
Llenguado 6,22 5,48 3,65 3,72 5,62 5,17
Sípia 2,41 4,46 5,95 1,04 2,75 1,86
Calamar 1,88 3,17 3,18 5,18 3,17 0,77
Cloïssa 0,18 0,27 0,20 0,04 0,64 0,24
Musclo 1,26 0,97 2,06 0,00 1,84 0,67
Gamba 3,24 3,53 2,68 3,00 3,85 1,68
Total peix i marisc estudi 38,47 52,94 56,04 39,73 50,53 38,98
Altre peix i marisc 6,58 14,59 17,24 5,66 14,44 16,67
Total peix i marisc considerat 45,05 67,53 73,28 45,39 64,97 55,65

En g/dia

3

Taula 1(continuació)- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)


10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80
Enciam 10,44 22,92 21,45 18,12 28,85 19,23
Tomàquet 34,50 48,56 46,16 29,72 53,52 29,99
Mongeta tendra 11,67 16,82 35,55 18,32 21,44 29,97
Coliflor 2,55 5,40 3,50 1,32 6,15 6,97
Total verdures i hortalisses estudi 59,16 93,69 106,7 67,48 110,0 86,15
Altres verdures i hortalisses 31,85 65,96 69,56 32,14 72,44 76,32
Total verdures i hortal, considerat 91,01 159,7 176,2 99,62 182,4 162,5
Patata 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68
Total tubercles estudi 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68
Altres tubercles 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Total tubercles considerat 81,12 73,06 63,84 71,80 52,78 57,68
Poma 22,69 46,51 85,89 25,67 41,43 52,05
Taronja 11,63 45,56 103,43 19,90 48,49 85,35
Pera 6,99 13,89 27,11 11,31 14,21 31,11
Plàtan 29,32 29,23 26,00 17,32 19,34 15,74
Total fruites estudi 70,62 135,2 242,4 74,20 123,5 184,3
Altres fruites 40,15 58,42 85,04 45,29 80,84 85,54
Total fruites considerat 110,8 193,6 327,5 119,5 204,3 269,8
Ous de gallina 25,40 31,07 22,77 22,54 23,00 20,17
Total ous estudi 25,40 31,07 22,77 22,54 23,00 20,17
Altres ous 0,39 0,22 0,73 0,12 0,21 0,00
Total ous considerat 25,79 31,29 23,50 22,66 23,21 20,17
Llet sencera 200,2 86,93 59,38 132,5 83,68 51,71
Llet semidesnatada 41,81 40,18 62,47 52,04 63,43 72,44
Total llet estudi 242,0 127,1 121,9 184,5 147,1 124,2
Altres llets 1,92 1,27 0,20 2,00 1,34 0,15
Total llet considerat 243,9 128,4 122,1 186,5 148,5 124,3
Iogurt natural 54,77 46,47 38,77 60,06 53,33 53,72
Formatge 6,42 9,70 9,22 7,44 7,33 3,42
Total derivats lactis estudi 61,18 56,17 47,98 67,50 60,65 57,15
Altres derivats lactis 18,03 19,45 14,82 11,12 21,48 12,76
Total derivats lactis considerat 79,21 75,62 62,80 78,62 82,13 69,91
Pa blanc 106,8 107,5 95,18 79,28 61,44 59,84
Pa de motlle 12,38 5,23 3,75 6,98 4,84 2,42
Arròs 40,12 42,23 32,87 37,49 31,52 27,11
Pasta alimentària 105,2 62,20 55,02 76,94 49,56 30,96
Total pa i cereals estudi 264,5 217,2 186,8 200,7 147,4 120,3
Altre pa i cereals 3,51 7,17 5,37 5,66 8,59 11,80
Total pa i cereals considerat 268,0 224,3 192,2 206,3 156,0 132,1

En g/dia

4

Taula 1(continuació)- Consum d’aliments en diferents grups de població (Encat)


10-19 20-65 65-80 10-19 20-65 65-80
Llentia 14,54 8,93 13,15 8,86 10,80 8,09
Mongeta 6,10 6,51 8,33 3,84 3,67 8,77
Total llegums estudi 20,64 15,45 21,48 12,70 14,47 16,86
Altres llegums 10,73 14,91 12,49 7,40 11,21 12,03
Total llegums considerat 31,37 30,36 33,97 20,10 25,68 28,89
Oli d’oliva 20,61 24,08 23,59 19,24 21,70 20,39
Oli de gira-sol 1,67 1,85 1,00 1,25 1,02 1,27
Margarina 0,55 0,36 1,23 0,20 0,78 1,52
Mantega 1,20 0,81 0,79 0,62 1,04 0,52
Total olis i greixos estudi 24,04 27,09 26,61 21,31 24,54 23,69
Altres olis i greixos 0,00 0,07 0,03 0,02 0,04 0,03
Total olis i greixos considerat 24,04 27,16 26,64 21,33 24,58 23,72
Croissant 17,33 8,43 0,00 12,34 7,56 2,89
Galeta 14,87 4,27 5,17 8,29 4,12 3,60
Magdalena 5,12 6,34 3,83 6,79 4,22 4,53
Total brioxeria estudi 37,33 19,04 9,00 27,42 15,90 11,03
Altre brioxeria 44,35 26,41 13,63 33,55 25,30 14,94
Total brioxeria considerat 81,68 45,45 22,63 60,97 41,20 25,97
Total aliments estudi 1091 987,9 992,1 914,6 871,5 822,
Total altres aliments 179,8 240,5 241,6 161,6 256,6 251,3
Total aliments considerat 1271 1228 1234 1076 1128 1074

En g/dia

5

II. DETALLS TÈCNICS DE L’AVALUACIÓ
PROBABILISTICA DE L’EXPOSICIÓ
S’ha realitzat una avaluació probabilística de l’exposició alimentària de la població
catalana als diferents contaminants. S’ha aplicat una aproximació metodològica de
tipus MonteCarlo per a obtenir una estimació fiable de la variabilitat de l’exposició.
També s’han analitzat les diferents fonts d’incertesa i el seu impacte en l’avaluació
de l’exposició mitjançant anàlisis de sensitivitat.

L’avaluació de l’exposició de la població als contaminants de la dieta requereix
fonamentalment dos tipus de dades, a més del pes corporal: a) concentracions dels
contaminants a la major varietat possible d’aliments i b) consum diari d’aquests
aliments a la població. Ambdós grups de dades estan afectats per la variabilitat
inherent d’aquestes magnituds i per la incertesa derivada del nostre coneixement
limitat. Aquestes variabilitats i incerteses de les dades d’origen impliquen
variabilitat i incerteses en l’estimació de l’exposició diària mitjana de la població
(figura 1).

Les dades de consum d’aliments s’obtenen mitjançant enquestes d’hàbits
alimentaris, utilitzant diferents tipus de qüestionaris. Els dos tipus d’aproximacions
més freqüents i que han estat aplicades en aquest treball són: a) el qüestionari de
recordatori a curt termini (en el nostre cas de 24 hores) i b) el qüestionari de
freqüència i quantitat de consum. Els primers solen ser més exactes i més detallats
però no donen idea de la variabilitat poblacional. Els segons tenen més error,
només permeten obtenir dades per “grups d’aliments”, però permeten obtenir una
aproximació a la variabilitat poblacional. Per això, hem fet servir les dades dels
primers per a l’avaluació determinista de l’exposició i els segons per a l’avaluació
probabilística. Això pot introduir diferències als resultats que seran analitzats en
termes d’incertesa.

En el cas de la població infant il, les dades de que disposem no permeten conèixer la
distribució de freqüències de consum i per tant, no s’ha pogut dur a terme una
adequada avaluació probabilística de l’exposició.

6

Figura 1- L’estimació probabilística de la ingesta permet obtenir dades de la
variabilitat poblacional d’aquesta; a més de l’exposició mitjana, podem conèixer el
percentatge de població que està per sobre d’un determinat nivell d’ingesta diària

pes consum
CONCENTRACIÓ DE
corporal
CONTAMINANT
FACTORS D’EXPOSICIÓ

mitjana 95% 99%
Ingesta diària

METODOLOGIA D’AVALUACIÓ PROBABILÍSTICA DE
L’EXPOSICIÓ
L’exposició alimentària mitjana a un contaminant de l’ndividu k es pot calcular com:

(1) ADEk = (1/AT) Σd (1/BWd,k ) Σf qf,d,k * cf,d,k * bdf,k

ADE: exposició c: concentració del contaminant a l’aliment
mitjana diària bd: biodisponibilitat del contaminant a l’aliment
k : individu AT : temps d’exposició (dies)
d : dia BW: pes corporal
f : aliment
q: consum diari de
l’aliment

7

És necessari aplicar algunes aproximacions a (1)

1ª aproximació: BW constant durant el temps d’exposició

(2) ADEk = (1/AT* BWk ) Σd Σf qf,d,k * cf,d,k * bdf,k
2ª aproximació: no es disposa de dades d’ingesta de cada dia; és per tant
necessari definir un “dia mitjà”, una ingesta mitjana diària (qf,k ) i una concentració
mitjana per cada aliment (cf,k ).

(3) ADEk = (1/BWk ) Σf qf,k * cf,k * bdf,k

3ª aproximació: no es disposa de dades de consum de tots i cadascun dels
aliments; per exemple, al nostre estudi, no va ser possible obtenir dades fiables de
la ingesta diària de cada tipus de peix; el qüestionari de freqüències distingeix
varies categories de peix: peix blanc, peix blau, crustacis, etc. Per tant, és
necessari considerar grups d’aliments (fg), amb una ingesta mitjana diària (Qfg),
una concentració mitjana de contaminant (C fg) i una biodisponibilitat mitjana (Bd fg).

(4) Σf є fg qf,k * cf,k * bdf,k = Qfg,k * C fg,k * Bdfg,k

I, per tant:

(5) ADEk = (1/BWk ) Σfg Qfg,k * C fg,k * Bdfg,k

El qüestionari de freqüències pregunta per 80 categories d’aliments; nosaltres, per
fer l’avaluació probabilística mitjançant múlt iples simulacions (MonteCarlo), hem
agrupat encara més, en categories més amples. Finalment hem considerat les
següents 16 categories: carns, peix blanc, peix blau, cefalòpodes, bivalves,
crustacis, verdures, fruites, patates, ous, llet, derivats lact is, pa i cereals, llegums,
greixos i brioxeria (taula 2).

4ª aproximació: no disposem de dades de la concentració de contaminant en els
aliments consumits per cadascun dels individus; per tant, es considera que la
concentració no depèn de l’individu (no està afectada per la variabilitat
poblacional). Això és una aproximació força acceptable però pot excloure de l’anàlis i
a poblacions específiques que consumeixin aliments de fonts molt concretes i que
per alguna raó presentin nivells especialment elevats o baixos del contaminant.

(6) ADEk = (1/BWk ) Σfg Qfg,k * C fg * Bdfg,k

Per aplicar aquesta fòrmula necessitem definir com es calcula C fg. Considerant que
la biodisponibilitat és similar per a tots els aliments d’un mateix grup, i reordenant
l’expressió (4):

(7) C fg = Σf є fg qf,k * cf / Qfg,k = Σf є fg (qf,k / Qfg,k ) * cf

5ª aproximació: els quocients qf,k /Qfg,k representen l’aportació relativa de cada
aliment a la ingesta diària del grup d’aliments. Aquesta dada no la coneixem a
partir de l’enquesta de freqüències, però si que podem fer una estimació a partir de
les dades de l’enquesta de recordatori de 24 hores.

(8) Valor mitjà de (qf,k /Qfg,k ) = (qf /Qfg)2 4 h

8

Això ens permet fer una estimació del seu valor mitjà, però no de la seva
variabilitat poblacional (per tant desapareix el subíndex k referit als individus).
Aquests valors apareixen a la taula 3.
Per altra part, coneixem les concentracions mitjanes del contaminant cf només per
una part dels aliments que constitueixen un grup d’aliments: per exemple, en la
categoria “carns” hi entrarien molts tipus de carns i derivats (en general, de
consum minoritari) dels que no tenim dades de concentració de contaminants.

(9) C fg = Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24h * cf + Σf є fg no analitzat (qf/Qfg )24 h * cf

Considerarem que la llista parcial d’aliments analitzats en cada grup és
representativa del conjunt del grup:

(10) C fg = Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24h * cf / Σf є fg analitzat (qf /Qfg)24h

La substitució de l’expressió (10) en l’equació (6) dóna la fórmula final emprada pel
càlcul de l’exposició diària mitjana.

Estimació de la Variabilitat

Considerarem en primer lloc la variabilitat de BWk i Qfg,k . Les distribucions
d’aquestes variables es van obtenir a partir de les enquestes de freqüència de
l’estudi ENCAT; alguns dels seus paràmetres es resumeixen a la taula 2. La matriu
de correlacions d’aquestes variables mostra que hi ha una certa correlació entre
algunes d’elles, especialment entre el pes corporal i el consum d’alguns grups
d’aliments, però en conjunt són correlacions poc significatives. Per alguns dels
contaminants s’han fet simulacions MonteCarlo en que, alternativament, s’han
considerat o no aquestes correlacions, sense que s’observi un efecte significatiu en
els resultats; per això, finalment s’ha optat per fer l’anàlisi sense tenir en compte
les correlacions. S’han fet simulacions considerant les distribucions d’aquests valors
en tota la població o en subgrups estratificats per l’edat o pel gènere.

No es disposa de dades sobre la variabilitat individual o entre els diferents tipus
d’aliments de la biodisponibilitat de cap dels contaminants considerats en aquest
estudi; per tant hem ignorat la variabilitat de Bdfg,k . De fet, hem realitzat tots els
càlculs suposant una biodisponibilitat del 100%.

La variabilitat de C fg no ha estat considerada degut a la manca de dades fiables. Si
mirem l’expressió (10), la variabilitat de C fg pot originar-se per la variabilitat dels
seus dos components, cf i (qf /Qfg)2 4h:

cf és la concentració promitjada en el temps del contaminant en cada aliment
individual. Per tant, la var iabilitat que té que ser considerada no és la variabilitat
entre mostres, perquè aquesta es pot assumir que quedarà promitjada al llarg dels
temps d’exposició. La variabilitat que s’hauria d’avaluar en aquesta expressió és la
variabilitat poblacional, però, com ja s’ha indicat prèviament a la 4ª aproximació,
no en tenim informació.

(qf /Qfg)24 h és una aproximació a (qf,k /Qfg,k ): no disposem de dades fiables de la
seva variabilitat poblacional perquè es va obtenir a partir del qüestionari de
recordatori de 24 hores.

Per tant, finalment només considerarem la variabilitat del pes corporal i del consum
de grups d’aliments. La introducció de les corresponents distribucions de
probabilitat en el model MonteCarlo permet obtenir la distribució de la ingesta

9

diària mitjana del contaminant. Els resultats es mostraran en la forma de: mitjana,
percentil 50 (mediana), percentil 75, percentil 90 i percentil 95.

Taula 2.- Distribucions del pes corporal (BW, kg) i de la ingesta diària de grups
d’aliments (Qfg ; g/dia) obtingudes a partir del qüestionari de freqüències de
l’estudi ENCAT. Es mostra la mitjana, la desviació estàndard i els percentils 50, 75,
90 i 95. A més, a la segona columna es mostra la ingesta diària estimada a partir
del qüestionari del recordatori de 24 hores. Aquests valors corresponen a la
població total

mitjana SD 50% 75% 90% 95%
BW (kg) 69,4 14,3 69,0 78,0 88,0 94,0

Qfg24h Qfg
Aliment mitjana SD 50% 75% 90% 95%
carn 144,3 142,8 69,0 132,9 178,8 233,6 270,0
peix blanc 30,4 31,9 24,8 25,0 42,9 64,3 75,0
peix blau 16,7 19,2 17,9 17,1 25,7 42,9 53,6
cefalòpodes 5,6 7,6 10,1 5,0 10,0 18,7 21,4
bivalves 2,3 3,7 5,5 2,0 5,0 10,0 14,3
crustacis 4,5 5,3 8,2 3,3 7,1 11,4 17,1
verdures 174,1 228,6 142,6 199,7 297,2 414,3 507,2
tubercles 61,7 59,2 40,8 51,4 77,1 107,9 134,3
fruita 224,0 331,5 209,5 295,4 445,3 599,1 702,1
ous 25,8 22,7 15,0 18,6 28,6 40,0 51,4
llet 192,9 229,0 164,0 200,0 300,0 400,0 500,0
lactis 99,9 132,2 99,5 112,1 170,1 266,9 314,4
pa cereals 185,6 147,1 81,7 130,2 185,7 250,0 297,1
llegums 23,7 14,9 10,8 11,4 22,9 28,6 34,3
olis i greixos 25,3 36,0 23,1 30,0 42,9 60,0 80,0
brioxeria 39,6 33,7 40,5 21,1 48,7 82,7 106,7
En g/dia

Taula 3.- Grups d’aliments considerats a les simulacions MonteCarlo .Es mostra la
fracció amb que contribueix cadascun dels aliments al corresponent grup estimada
a partir de les dades del qüestionari del recordatori de 24 hores de l’estudi ENCAT.
Aquests valors corresponen a la població total

(qf /Qfg)24h (qf /Qfg)24h
carn bistec vedella 0,064 tubercles patata 1,000
hamburguesa v. 0,032 fruita poma 0,200
salsitxa fresca 0,044 taronja 0,306
llom porc 0,096 plàtan 0,104
pit pollastre 0,230 pera 0,070
xai costella/cuixa 0,054 ous ous 1,000
pernil dolç 0,054 llet llet sencera 0,460
salsitxa Frank. 0,013 llet semidesnat 0,259
xoriço 0,113 lactis iogurt 0,482
peix blanc moll 0,010 formatge 0,206
llenguado 0,170 pa i pasta pa blanc 0,425
lluç 0,477 pa de motlle 0,029
peix blau emperador 0,003 arròs 0,181
salmó 0,132 pasta 0,312
sardina 0,187 llegums llentia 0,434
seitó 0,112 mongeta 0,208
tonyina 0,480 oli i greixos oli oliva 0,882
verat 0,067 oli gira-sol 0,054
cefalòpodes calamar 0,440 margarina 0,027
sípia 0,487 mantega 0,035
bivalves cloïssa 0,139 brioxeria croissant 0,199
musclo 0,471 magdalena 0,129
crustacis gamba 0,758 galeta 0,191

10

verdures enciam 0,127
tomàquet 0,266
coliflor 0,016
mongeta tendra 0,119

Estimació de la Incertesa

Qualsevol avaluació de l’exposició alimentària presenta múlt iples fonts i tipus
d’incerteses. L’EFSA recomana fer una estimació gradual (“tiered”) de les incerteses
(EFSA 2006). En primer lloc seria adient identificar els principals dèficits de
coneixement que poden ser causa d’incertesa i fer una estimació qualitat iva de com
poden afectar als resultats (magnitud i direcció) de l’estimació de l’exposició (“tier”
1). Posteriorment es faria una avaluació determinística de l’impacte individual de
les principals fonts/tipus d’incertesa en l’avaluació de exposició (anàlisi de
sensitivitat; “tier” 2). Finalment es pot fer una avaluació probabilística de la
incertesa global considerant tots els factors per els que s’hagi demostrat una major
sensitivitat (“tier” 3). En aquest estudi arribarem fins al “tier” 2.

A la taula 4 es presenta un quadre resum de les principals incerteses al nivell de
“tier” 1. Algunes no seran considerades en aquesta anàlis i: ambigüitats o
imprecisions en la definició d’objectius, escenaris i models o els múltiples errors
possibles durant la realització de l’estudi.

Farem una aproximació quantitativa a les incerteses introduïdes per la imprecisió
de les dades de consum, de les concentracions de contaminant i de la composició
del grups d’aliments.

Taula 4.- Fonts i tipus d’incertesa. Es mostra l’efecte esperat sobre l’estimació de la
mitjana i de la variabilitat poblacional

Font d’incertesa Tipus d’incertesa Comentaris Efecte Efecte
sobre sobre la
l’exposició variabilitat
mitjana
Objectius de Ambigüitat, imprecisió NC
l’avaluació de
d’exposició

Escenari Ambigüitat, imprecisió NC
d’exposició Extrapolació Canvis d’hàbits alimentaris +/- --
Factors exclosos Aliments no considerats +/- +/-
Efectes del cuinat ++/-- -
Variabilitat geogràfica +/- --

Model Ambigüitat, imprecisió NC
d’exposició Estructura del model Aproximacions 1 a 5 +/- +/-
Extrapolació NC
Factors exclosos Biodisponibilitat ++ -

Inputs del model
Pes corporal Veure text +/- -
Consum Precisió, errors enquestes Veure text +++/--- ++/--
d’aliments
Concentracions Precisió, límits de Veure text ++/--
detecció, mostreig ...
Composició Precisió, errors enquestes, Veure text +++/--- ---
grups aliments extrapolació

“Performance” Errors diversos NC
de l’aval. d’exp.
NC: no considerat

Hi han característiques de l’escenari d’exposició que no s’ajusten perfectament a la
realitat. Hem considerat que els hàbits alimentaris de la població catalana actual

11

coincideixen amb els recollits a l’estudi ENCAT 2003, però hi ha diversos factors,
sobre tot la important immigració dels darrers anys, que probablement han
modificat de forma significat iva aquests hàbits. Hi ha alguns aliments i grups
d’aliments que no han estan inclosos, no s’ha considerat l’efecte del processat de
l’aliment (cuinat, assecat, fumat, etc.) sobre les concentracions del diferents
contaminants, ni la variabilitat de les concentracions de contaminants en funció de
l’origen dels aliments i com tot això es podria traduir en exposicions diferenciades
associades a diferents grups poblacionals.

Totes aquestes limitacions introdueixen incerteses que molt probablement afect in
molt poc a l’exposició mitjana de la població però que poden fer que la nostra
avaluació infravalori la variabilitat poblacional.

En quan al model d’exposició, ja han estat explicades les diferents aproximacions
que han estat aplicades. Totes són raonables i en si mateixes no haurien d’introduir
grans incerteses en l’avaluació de l’exposició mitjana, ni de la variabilitat
poblacional. Probablement el punt més crític es el que es refereix a la
representativitat dels aliments analitzats respecte al conjunt d’aliments de cada
grup, però aquest factor el considerarem com una incertesa associada als inputs del
model. Un altra factor que pot produir una sobrevaloració important en el valor
mitjà de l’exposició es la consideració de que la biodisponibilitat de tots els
contaminants en tots els aliments és del 100%. De tota manera, això és una
pràctica habitual a les avaluacions de risc; recordem que, finalment, aquestes
exposicions han de ser comparades amb valors de referència estimats a partir de
dades experimentals o epidemiològiques que tampoc han tingut en compte la
biodisponibilitat.

En quan als inputs del model, considerarem les següents fonts d’incertesa:

a) Pes corporal. Les dades que disposem corresponen als pesos recollits a
l’estudi ENCAT; la mostra és prou amplia com per a suposar que les
incerteses respecte al valor mitjà són negligibles. En quan als valors dels
percentils extrems, és probable que estiguin una mica infravalorats per una
certa reticència per part dels individus de major i menor pes a declarar el
seu pes real.

b) Quantitat diàriament consumida de cada grup d’aliments Qfg,k . Les dades de
ENCAT permeten obtenir una distribució d’aquest valor que ha pogut ser
ajustat acceptablement amb una funció de distribució de tipus gamma. En
els grups d’aliments en que hi ha una part de la població que no els
consumeix, s’ha modelitzat amb un producte d’una funció gamma per una
binomial. Les incerteses de la mitjana i de la desviació estàndard d’aquestes
distribucions són difícils d’estimar. Depenen de l’exactitud dels instruments
(qüestionaris) utilitzats a l’enquesta d’hàbits alimentaris i de lo
representativa de la població general que sigui la mostra enquestada. En
general es considera que els qüestionaris de freqüència i quantitat tenen una
inexactitud elevada i especialment esbiaixada per alguns tipus d’aliments.
Les enquestes de recordatori de 24 hores, utilitzades a l’estimació
determinista de l’exposició, són més fiables; per això, per alguns
contaminants farem un estudi de sensitivitat considerant l’efecte que té
sobre l’avaluació de l’exposició la utilització de Qf g24 en lloc de Qfg,k ,
simplement comparant amb els resultats de l’estimació determinista.

c) Si observem l’equació (10), la incertesa de C fg es pot originar a les
incerteses de cf i (qf /Qfg)24 h. Com s’ha discutit prèviament, cf és la mitjana
de la concentració del contaminant en l’aliment. Depenent de l’aliment, es
disposa de 2 a 4 “composites”, cadascun d’ells constituït per 24 mostres

12

individuals de l’aliment. Això vol dir que aquests valors ja són estimacions
de la mitjana de la concentració. Però només amb 2 - 4 valors no tindrem
gaire idea de la incertesa associada a aquesta estimació de la mitjana. La
incertesa encara pot ser major en el cas de contaminants / aliments en que
la majoria de mostres donin resultats per sota del límit de quantificació.
Tampoc no tenim cap mena de dada per estimar la incertesa associada als
valors de (qf /Qfg)24 h i lo be que s’ajusten a (qf,k /Qfg,k ). No obstant això, és
probable que siguin aquests factors que afecten a C fg els que més puguin
contribuir a la incertesa de l’exposició mitjana i per això hem fet una
aproximació quantitativa a la seva estimació.Hem considerat que la
concentració mitjana real de contaminant en cada aliment pot variar seguint
una distribució lognormal amb la mitjana igual a la mitjana determinada i
una desviació estàndard que ve donada per la dispersió dels valors
experimentals i també és funció del nombre de mostres que donin per sota
del límit de quantificació. Hem considerat que els valors reals de (qf,k /Qfg,k )
poden variar al voltant del valor de (qf/Qfg )2 4h segons una distribució beta
amb una desviació estàndard igual a la meitat de la mitjana. Amb aquestes
suposicions calcularem els percentils 75 de les corresponents distribucions
de C fg i les introduirem conjuntament en el model. A l considerar
simultàniament els valors corresponents a un percentil elevat per a tots els
valors de C fg dels diferents grups d’aliments, farem una sobreestimació de la
incertesa global ja que introduirem al càlcul simultàniament els pitjors dels
casos de tots ells. Per tant es pot considerar que els valors d’exposició
obtinguts amb aquesta aproximació donen una estimació raonable de la cota
superior associada a aquestes incerteses.

La taula 5 resumeix el tractament de la variabilitat i la incertesa dels inputs del
model. Les simulacions MonteCarlo han estat realitzades amb Microsoft Excel,
complementat amb el “add-ins” SIMTOOLS (descarregat de http://home.uchicago.
edu/~rmyerson /addins.htm.). En general s’han fet 10.000 passos comprovant que
s’estabilitza el valor del percentil 99.

Per facilitar la comprensió dels resultats exposem a continuació un cas hipotètic.
Suposem que per a un contaminant XX amb una RfD de 2,0 µg/kg/dia hem
obtingut els següents resultats:

Estimació determinista per a un individu estàndard: 1,10 µg/kg/dia.

Estimació probabilística:

Ingesta diària relativa XX µg/kg/dia

Variabilitat Incertesa c*Q
Grup població mitjana SD P50 P75 P90 P95 mitjana SD P50 P75 P90 P95
TOTAL 1,34 0,25 1,22 1,52 1,95 2,02 1,50 0,35 1,45 2,01 2,22 2,56

L’estimació determinista indica que l’individu mitjà està exposat a una dosi diària de
1,10 µg/kg/dia, inferior a la RfD i, per tant, es pot garantir que no patirà efectes
tòxics. L’estimació probabilística ens indica (primera columna) que la major part de
la població es troba exposada per sota de la RfD, però que més del 5% (i menys del
10%) es troba per sobre, ja que el percentil 95 (2,02) és superior a la RfD i per
tant no es pot garantir l’absència de risc tòxic per aquest sector de població.

13

Per altra banda, la mitjana determinista (1,10 µg/kg/dia) no coincideix exactament
amb la mitjana probabilística (1,34 µg/kg/dia). Aquesta discrepància es pot
interpretar com una mesura de la incertesa associada a les dades de consum, ja
que reflecteix fonamentalment les diferències entre les dades de l’enquesta de 24
hores i l’enquesta de freqüències, utilitzades respectivament a les dues
aproximacions.

Les columnes sota la capçalera “incertesa c*Q” indiquen els valors que s’obtenen
quan es consideren les incerteses associades al càlcul de la concentració de
contaminant en cada grup d’aliments i que depenen tant de les incerteses de la
concentració de XX en cada aliment analitzat, com de les incerteses de la
composició d’aliments individuals de cada grup. Aquests valors es poden consider ar
com a cotes superiors raonables per la mitjana, SD, mediana, etc.

Per tant, en aquest cas podríem interpretar els resultats de la següent forma:
La mitjana de la població no supera la RfD; només entre un 5 i un 10% de la
població la supera; però tenint en compte les incerteses associades a les dades de
consum i de concentració, aquest percentatge podria arribar a un màxim raonable
del 25% (percentil 75).

Taula 5 Resum de les aproximacions aplicades en l’avaluació de la variabilitat i la
incertesa de l’exposició. L’exposició diària es calcula mitjançant les equacions (6) i
(10) (veure text)

Variable Variabilitat Comentaris Incertesa

BW Distribució Gamma
Mitjana ENCAT No
SD ENCAT No

Qfg Distribució Gamma*binomial
Mitjana ENCAT qüestionaris de freqüència ENCAT 24 h-
recordatori
SD ENCAT qüestionaris de freqüència No

Bd No 100% No

cf No Mitjana de 2-4 determinacions en Lognormal
mostres compostes SD = SEM

(qf /Qfg )24h No ENCAT 24 h-recordatori Beta
SD = mitjana/2

14

III- RESULTATS DETALLATS DE LES ANÀLISI
D’ALIMENTS I DE LA CONTRIBUCIÓ DELS ALIMENTS
A LA INGESTA

ARSÈNIC (As)

RESULTATS DE LES ANÀLISI D’ALIMENTS

Taula 6 Concentració d’arsènic total i inorgànic en els aliments. Valors mitjana

As As
As As
inog inorg
Bistec vedella 0,004 0,003 Poma 0,007 0,005
Hamburguesa ved. 0,003 0,002 Taronja 0,009 0,006
Llom porc 0,006 0,005 Pera 0,006 0,005
Salsitxa fresca 0,003 0,002 Plàtan 0,012 0,008
Pit pollastre 0,007 0,005 Fruites 0,009 0,006
Xai cuixa/costella 0,008 0,006 Ous de gallina 0,012 0,008
Pernil dolç 0,003 0,002 Ous 0,012 0,008
Salsitxa Frankfurt 0,005 0,004 Llet sencera 0,003 0,002
Xoriço 0,003 0,002 Llet semidesn. 0,005 0,004
Carn i derivats 0,005 0,003 Llet 0,004 0,003
Sardina 3,67 0,073 Iogurt 0,003 0,002
Tonyina 1,13 0,023 Formatge 0,003 0,002
Seitó 4,63 0,093 Derivats lactis 0,003 0,002
Verat 4,19 0,084 Pa blanc 0,004 0,003
Emperador 2,10 0,042 Pa motlle 0,014 0,010
Salmó 1,90 0,038 Arròs 0,182 0,127
Lluç 4,10 0,082 Pasta aliment. 0,025 0,018
Moll 16,58 0,332 Pa i cereals 0,056 0,039
Llenguado 6,09 0,122 Llentia 0,003 0,002
Sípia 2,10 0,074 Mongeta 0,003 0,002
Calamar 4,26 0,051 Llegums 0,003 0,002
Cloïssa 2,23 0,027 Oli d'oliva 0,011 0,008
Musclo 2,23 0,027 Oli de gira-sol 0,007 0,005
Gamba 6,31 0,076 Margarina 0,003 0,002
Peix i marisc 4,39 0,082 Mantega 0,003 0,002
Enciam 0,008 0,005 Olis i greixos 0,006 0,004
Tomàquet 0,006 0,004 Croissant 0,003 0,002
Coliflor 0,006 0,004 Galeta 0,005 0,003
Mongeta tendra 0,003 0,002 Magdalena 0,006 0,004
Verdures i hort. 0,006 0,004 Brioxeria 0,004 0,003
Patata 0,008 0,006
Tubercles 0,008 0,006
En µg/g pes fresc

15


Taula 7 Ingesta diària estimada d’arsènic total i arsènic inorgànic. Home adult

Ingesta
Consum Ingesta
Aliments d'As
d'aliment d'As total
inorgànic
g/dia μg/dia μg/dia
Bistec vedella 33,74 0,15 0,10
Hamburguesa vedella 3,84 0,01 0,01
Llom porc 18,13 0,12 0,08
Salsitxa fresca 14,27 0,04 0,03
Pit pollastre 39,66 0,26 0,18
Xai, cuixa/costella 8,42 0,07 0,05
Pernil dolç 8,05 0,02 0,01
Salsitxa Frankfurt 3,03 0,02 0,01
Xoriço 10,77 0,03 0,02
Total carn i derivats estudi 139,9 0,70 0,49
Total carns i der. considerat 171,9 0,86 0,60
Sardina 3,78 13,89 0,28
Tonyina 10,13 11,47 0,23
Seitó 2,05 9,49 0,19
Verat 1,13 4,73 0,09
Emperador 0,06 0,12 0,00
Salmó 1,80 3,41 0,07
Lluç 15,78 64,61 1,29
Moll 0,33 5,48 0,11
Llenguado 5,48 33,38 0,67
Sípia 4,46 9,37 0,33
Calamar 3,17 13,49 0,47
Cloïssa 0,27 0,60 0,02
Musclo 0,97 2,16 0,08
Gamba 3,53 22,27 0,78
Total peix i marisc estudi 52,94 194,5 4,61
Total peix i marisc considerat 67,53 248,1 5,88
Enciam 22,92 0,17 0,12
Tomàquet 48,56 0,30 0,21
Coliflor 5,40 0,03 0,02
Mongeta tendra 16,82 0,04 0,03
Total verdures i hort. estudi 93,69 0,54 0,38
Total verdures i hor consid. 159,7 0,93 0,65
Patata 73,06 0,58 0,41
Total tubercles estudi 73,06 0,58 0,41
Total tubercles considerat 73,06 0,58 0,41
Poma 46,51 0,33 0,23
Taronja 45,56 0,40 0,28
Pera 13,89 0,09 0,06
Plàtan 29,23 0,34 0,24
Total fruites estudi 135,2 1,16 0,81
Total fruites considerat 193,6 1,67 1,17
Ous de gallina 31,07 0,37 0,26
Total ous estudi 31,07 0,37 0,26
Total ous considerat 31,29 0,38 0,26
Llet sencera 86,93 0,26 0,18
Llet semidesnatada 40,18 0,20 0,14
Total llet estudi 127,1 0,46 0,32
Total llet considerat 128,4 0,47 0,33
Iogurt 46,47 0,14 0,10
Formatge 9,70 0,03 0,02
Total derivats lactis estudi 56,17 0,17 0,12
Total der. lactis considerat 75,62 0,23 0,16
Pa blanc 107,5 0,44 0,31
Pa motlle 5,23 0,07 0,05
Arròs 42,23 7,67 5,37
Pasta alimentària 62,20 1,58 1,11
Total pa i cereals estudi 217,2 9,76 6,83
Total pa i cereals considerat 224,3 10,08 7,05

16

Taula 7 Ingesta diària estimada d’arsènic total i arsènic inorgànic. Home adult
(continuació)

Ingesta
Consum Ingesta
Aliments d'As
d'aliment d'As total
inorgànic
Llentia 8,93 0,03 0,02
Mongeta 6,51 0,02 0,01
Total llegums estudi 15,45 0,05 0,03
Total llegums considerat 30,36 0,09 0,06
Oli d'oliva 24,08 0,27 0,19
Oli de gira-sol 1,85 0,01 0,01
Margarina 0,36 0,001 0,001
Mantega 0,81 0,002 0,001
Total olis i greixos estudi 27,09 0,28 0,20
Total olis i greixos considerat 27,16 0,28 0,20
Croissant 8,43 0,02 0,02
Galetes 4,27 0,02 0,01
Magdalena 6,34 0,04 0,02
Total brioxeria estudi 19,04 0,08 0,05
Total brioxeria considerat 45,45 0,18 0,13
TOTAL aliments estudi 987,9 208,6 14,14
TOTAL aliments considerat 1228 263,8 16,25

CADMI (Cd)


Taula 8 Concentració de Cadmi en els aliments. Valors mitjana

Aliments Cd Cd
Bistec vedella 0,005 Poma 0,005
Hamburguesa ved. 0,005 Taronja 0,005
Llom porc 0,011 Pera 0,005
Salsitxa fresca 0,046 Plàtan 0,005
Pit pollastre 0,005 Fruites 0,005
Xai cuixa/costella 0,123 Ous de gallina 0,005
Pernil dolç 0,005 Ous 0,005
Salsitxa Frankfurt 0,005 Llet sencera 0,005
Xoriço 0,005 Llet semidesnatada 0,005
Carn i derivats 0,023 Llet 0,005
Sardina 0,007 Iogurt 0,005
Tonyina 0,010 Formatge 0,005
Seitó 0,010 Derivats lactis 0,005
Verat 0,007 Pa blanc 0,016
Emperador* 0,051 Pa motlle 0,011
Salmó 0,012 Arròs 0,005
Lluç 0,010 Pasta alimentària 0,034
Moll 0,009 Pa i cereals 0,016
Llenguado 0,009 Llentia 0,005
Sípia 0,070 Mongeta 0,234
Calamar 0,055 Llegums 0,120
Cloïssa 0,143 Oli d'oliva 0,005
Musclo 0,132 Oli de gira-sol 0,167
Gamba 0,021 Margarina 0,005
Peix i marisc 0,039 Mantega 0,005
Enciam 0,009 Olis i greixos 0,045
Tomàquet 0,005 Croissant 0,005
Coliflor 0,008 Galeta 0,005
Mongeta tendra 0,005 Magdalena 0,005
Verdures i hort. 0,007 Brioxeria 0,005
Patata 0,025
Tubercles 0,025
En µg/g pes fresc

17


Taula 9 Ingesta diària estimada de cadmi. Home adult

Consum
Aliments Ingesta de Cd
d'aliment
g/dia μg/dia
Bistec vedella 33,74 0,16
Hamburguesa vedella 3,84 0,02
Llom porc 18,13 0,20
Salsitxa fresca 14,27 0,66
Pit pollastre 39,66 0,19
Xai, cuixa/costella 8,42 1,04
Pernil dolç 8,05 0,04
Salsitxa Frankfurt 3,03 0,01
Xoriço 10,77 0,05
Total carn i derivats estudi 139,9 2,38
Total carn i derivats considerat 171,9 2,92
Sardina 3,78 0,03
Tonyina 10,13 0,10
Seitó 2,05 0,02
Verat 1,13 0,01
Emperador 0,06 0,003
Salmó 1,80 0,02
Lluç 15,78 0,16
Moll 0,33 0,003
Llenguado 5,48 0,05
Sípia 4,46 0,31
Calamar 3,17 0,17
Cloïssa 0,27 0,04
Musclo 0,97 0,13
Gamba 3,53 0,07
Total peix i marisc estudi 52,94 1,12
Total peix i marisc considerat 67,53 1,43
Enciam 22,92 0,22
Tomàquet 48,56 0,24
Coliflor 5,40 0,04
Mongeta tendra 16,82 0,08
Total verdures i hortalisses estudi 93,69 0,58
Total verdures i hortalisses considerat 159,7 0,98
Patata 73,06 1,80
Total tubercles estudi 73,06 1,80
Total tubercles considerat 73,06 1,80
Poma 46,51 0,23
Taronja 45,56 0,22
Pera 13,89 0,07
Plàtan 29,23 0,14
Total fruites estudi 135,2 0,65
Total fruites con siderat 193,6 0,94
Ous de gallina 31,07 0,15
Total ous estudi 31,07 0,15
Total ous considerat 31,29 0,15
Llet sencera 86,93 0,43
Llet semidesnatada 40,18 0,20
Total llet estudi 127,1 0,64
Total llet considerat 128,4 0,64
Iogurt 46,47 0,23
Formatge 9,70 0,05
Total derivats lactis estudi 56,17 0,28
Total derivats lactis considerat 75,62 0,38
Pa blanc 107,5 1,68
Pa motlle 5,23 0,06
Arròs 42,23 0,20
Pasta alimentària 62,20 2,14
Total pa i cereals estudi 217,2 4,08
Total pa i cereals considerat 224,3 4,21

18

Taula 9 Ingesta diària estimada de cadmi. Home adult (continuació)

Consum
Aliments Ingesta de Cd
d'aliment
g/dia μg/dia
Llentia 8,93 0,04
Mongeta 6,51 1,53
Total llegums estudi 15,45 1,57
Total llegums con siderat 30,36 3,09
Oli d’oliva 24,08 0,12
Oli de gira-sol 1,85 0,31
Margarina 0,36 0,002
Mantega 0,81 0,004
Total olis i greixo s estudi 27,09 0,43
Total olis i greixo s con siderat 27,16 0,43
Croissant 8,43 0,04
Galeta 4,27 0,02
Magdalena 6,34 0,03
Total brioxeria estudi 19,04 0,09
Total brioxeria considerat 45,45 0,22
Total aliments estudi 987,9 13,76
Total aliments considerat 1228 17,19

MERCURI (Hg)


Taula 10 Concentració de mercuri total en els aliments. Valors mitjana

Aliments Hg total Hg total
Hamburguesa ved. 0,007 Taronja 0,004
Xoriço 0,004 Llet semidesn. 0,004
Emperador 1,928 Pa motlle 0,004
Patata 0,004
Tubercles 0,004

En µg/g pes fresc

19


Taula 11 Ingesta diària estimada de mercuri total i metilmercuri. Home adult

Consum
Aliments Ingesta de Hg total Ingesta de M eHg
d'aliment
Xoriço 10,77 0,04
Total carns i derivats considerat 171,9 0,95
Sardina 3,78 0,31 0,28
Tonyina 10,13 4,91 4,42
Seitó 2,05 0,17 0,15
Verat 1,13 0,11 0,10
Emperador 0,06 0,11 0,10
Salmó 1,80 0,08 0,07
Lluç 15,78 2,94 2,65
Moll 0,33 0,08 0,07
Llenguado 5,48 0,45 0,40
Sípia 4,46 0,11 0,10
Calamar 3,17 0,18 0,16
Cloïssa 0,27 0,005 0,00
Musclo 0,97 0,02 0,02
Gamba 3,53 0,42 0,37
Total peix i marisc estudi 52,94 9,89 8,90
Total peix i marisc considerat 67,53 12,61 11,35
Enciam 22,92 0,09
Coliflor 5,40 0,02
Total verdures i hortalisses considerat 159,7 0,61
Patata 73,06 0,29
Poma 46,51 0,18
Taronja 45,56 0,17
Pera 13,89 0,20
Plàtan 29,23 0,32
Total fruites con siderat 193,6 1,25
Iogurt 46,47 0,19
Formatge 9,70 0,04
Pa blanc 107,5 0,43
Pa motlle 5,23 0,02
Arròs 42,23 0,17

20

Taula 11 Ingesta diària estimada de mercuri total i metilmercuri. Home adult
(continuació)

Consum
Aliments Ingesta de Hg total Ingesta de M eHg
d'aliment
Llentia 8,93 0,04
Mongeta 6,51 0,26
Total llegums con siderat 30,36 0,58
Oli d'oliva 24,08 0,10
Mantega 0,81 0,003
Total olis i greixo s estudi 27,09 0,11
Total olis i greixo s con siderat 27,16 0,11
Croissant 8,43 0,03
Galetes 4,27 0,02
Magdalena 6,34 0,03
TOTAL aliments estudi 987,9 14,54 8,90
TOTAL aliments considerat 1228 18,58 11,35

PLOM (Pb)


Taula 12 Concentració de Pb als aliments. Valors mitjana

Aliments Pb Pb
Hamburguesa vedella 0,013 Taronja 0,013
Xoriço 0,013 Llet semidesn. 0,035
Emperador 0,017 Pa motlle 0,013
Patata 0,013
Tubercles 0,013
En µg/g pes fresc

21


Taula 13 Ingesta diària estimada de plom. Home adult

Consum
Aliments Ingesta de Pb
d’aliment
g/dia μg/dia
Xoriço 10,77 0,14
Sardina 3,78 0,13
Tonyina 10,13 0,16
Seitó 2,05 0,03
Verat 1,13 0,02
Emperador 0,06 0,001
Salmó 1,80 0,19
Lluç 15,78 0,85
Moll 0,33 0,01
Llenguado 5,48 0,19
Sípia 4,46 0,05
Calamar 3,17 0,16
Cloïssa 0,27 0,01
Musclo 0,97 0,16
Gamba 3,53 0,05
Enciam 22,92 0,30
Coliflor 5,40 0,07
Total verdures i hort. considerat 159,7 2,08
Patata 73,06 0,95
Poma 46,51 0,60
Taronja 45,56 0,59
Pera 13,89 0,18
Plàtan 29,23 0,38
Total fruites considerat 193,6 2,52
Iogurt 46,47 0,60
Formatge 9,70 0,13
Pa blanc 107,5 1,40
Pa motlle 5,23 0,07
Arròs 42,23 0,55

22

Taula 13 Ingesta diària estimada de plom. Home adult(continuació)

Consum
Aliments Ingesta de Pb
d’aliment
g/dia μg/dia
Llentia 8,93 0,12
Mongeta 6,51 0,28
Total llegums considerat 30,36 0,78
Oli d’oliva 24,08 0,31
Mantega 0,81 0,01
Total olis i greixos estudi 27,09 0,87
Total olis i greixos considerat 27,16 0,87
Croissant 8,43 0,11
Galeta 4,27 0,06
Magdalena 6,34 0,08
Total aliments estudi 987,9 16,72
Total aliments considerat 1228 20,63

DIOXINES I FURANS (PCDD/F)


Taula 14 Concentració de PCDD/F en carn i derivats
Salsitxa fresca

cuixa/costella
Hamburguesa
Bistec vedella

Pit pollastre

Pernil dolç
Llom porc

Frankfurt
Salsitxa
vedella

Xoriço
Xai

2378-TCDD 0,001 0,008 0,001 0,003 0,003 0,002 0,001 0,002 0,003
12378-PeCDD 0,002 0,007 0,002 0,002 0,005 0,002 0,001 0,006 0,003
123478-HxCDD 0,001 0,007 0,001 0,002 0,004 0,002 0,001 0,004 0,006
123678-HxCDD 0,005 0,039 0,002 0,003 0,007 0,006 0,002 0,023 0,015
123789-HxCDD 0,002 0,011 0,001 0,002 0,005 0,002 0,001 0,005 0,006
1234678-HpCDD 0,028 0,305 0,009 0,049 0,055 0,030 0,010 0,170 0,062
OCDD 0,074 0,578 0,050 0,253 0,232 0,084 0,067 0,595 0,295
2378-TCDF 0,013 0,036 0,012 0,037 0,035 0,013 0,007 0,018 0,020
12378-PeCDF 0,004 0,010 0,004 0,014 0,016 0,008 0,003 0,010 0,010
23478-PeCDF 0,006 0,017 0,005 0,014 0,013 0,007 0,003 0,008 0,016
123478-HxCDF 0,004 0,018 0,004 0,011 0,019 0,007 0,002 0,014 0,016
123678-HxCDF 0,002 0,010 0,001 0,004 0,010 0,003 0,002 0,007 0,014
123789-HxCDF 0,001 0,001 0,001 0,002 0,002 0,001 0,001 0,002 0,003
234678-HxCDF 0,002 0,010 0,002 0,003 0,009 0,001 0,001 0,004 0,014
1234678-HpCDF 0,010 0,054 0,013 0,026 0,082 0,012 0,006 0,071 0,075
1234789-HpCDF 0,004 0,006 0,005 0,008 0,011 0,005 0,006 0,011 0,017
OCDF 0,027 0,037 0,020 0,040 0,137 0,021 0,023 0,130 0,190
Sum OMS-TEQ PCDD1 0,004 0,024 0,004 0,006 0,010 0,005 0,003 0,013 0,010
Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,004 0,013 0,004 0,011 0,013 0,005 0,002 0,008 0,013
Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,008 0,037 0,008 0,017 0,023 0,010 0,005 0,021 0,023
En ng/kg pes fresc. 1 En ng OMS-TEQ/kg pes fresc

23

Taula 15 Concentració de PCDD/F en peix i marisc

Emperador
Tonyina
Sardina

Salmó
Verat
Seitó

Lluç
2378-TCDD 0,035 0,020 0,032 0,019 0,007 0,032 0,005
12378-PeCDD 0,059 0,033 0,049 0,035 0,017 0,042 0,011
123478-HxCDD 0,005 0,007 0,006 0,006 0,006 0,008 0,006
123678-HxCDD 0,025 0,017 0,031 0,040 0,015 0,027 0,014
123789-HxCDD 0,007 0,013 0,006 0,006 0,006 0,008 0,006
1234678-HpCDD 0,159 0,238 0,168 0,140 0,026 0,052 0,051
OCDD 0,105 0,141 0,105 0,105 0,105 0,124 0,106
2378-TCDF 0,147 0,278 0,130 0,941 0,103 0,794 0,053
12378-PeCDF 0,063 0,150 0,111 0,194 0,063 0,164 0,046
23478-PeCDF 0,194 0,153 0,161 0,130 0,036 0,135 0,012
123478-HxCDF 0,023 0,073 0,019 0,011 0,009 0,013 0,010
123678-HxCDF 0,020 0,033 0,022 0,006 0,006 0,016 0,011
123789-HxCDF 0,007 0,009 0,009 0,007 0,007 0,006 0,007
234678-HxCDF 0,009 0,032 0,012 0,012 0,006 0,016 0,006
1234678-HpCDF 0,027 0,222 0,027 0,026 0,026 0,035 0,027
1234789-HpCDF 0,027 0,035 0,027 0,026 0,026 0,035 0,027
OCDF 0,105 0,141 0,105 0,105 0,105 0,141 0,106
Sum OMS-TEQ PCDD1 0,099 0,059 0,087 0,060 0,027 0,079 0,019
Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,081 0,095 0,071 0,143 0,026 0,131 0,014
Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,181 0,155 0,158 0,203 0,053 0,210 0,033

Taula 15 Concentració de PCDD/F en peix i marisc (continuació)
Llenguado

Calamar

Musclo
Cloïssa

Gamba
Sípia
Moll

2378-TCDD 0,111 0,015 0,005 0,011 0,005 0,028 0,005
12378-PeCDD 0,125 0,033 0,011 0,023 0,011 0,017 0,011
123478-HxCDD 0,014 0,006 0,006 0,033 0,006 0,015 0,006
123678-HxCDD 0,069 0,043 0,010 0,024 0,008 0,039 0,013
123789-HxCDD 0,015 0,006 0,006 0,011 0,006 0,013 0,006
1234678-HpCDD 0,137 0,060 0,026 0,091 0,035 0,145 0,048
OCDD 0,104 0,105 0,103 0,179 0,106 0,497 0,192
2378-TCDF 0,433 0,321 0,016 0,118 0,098 0,375 0,097
12378-PeCDF 0,174 0,083 0,011 0,048 0,011 0,072 0,042
23478-PeCDF 0,368 0,058 0,011 0,068 0,016 0,080 0,044
123478-HxCDF 0,055 0,018 0,007 0,014 0,011 0,006 0,016
123678-HxCDF 0,036 0,010 0,006 0,009 0,006 0,006 0,006
123789-HxCDF 0,007 0,007 0,007 0,010 0,007 0,007 0,007
234678-HxCDF 0,014 0,020 0,006 0,008 0,008 0,006 0,006
1234678-HpCDF 0,041 0,036 0,026 0,143 0,041 0,034 0,026
1234789-HpCDF 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026 0,026
OCDF 0,104 0,105 0,103 0,102 0,106 0,103 0,103
Sum OMS-TEQ PCDD1 0,247 0,054 0,018 0,041 0,018 0,053 0,018
Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,171 0,058 0,008 0,040 0,019 0,067 0,028
Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,418 0,112 0,026 0,081 0,037 0,120 0,046

24

Taula 16 Concentració de PCDD/F en verdures, tubercles i fruites

Tomàquet

Mongeta

Taronja
Enciam

Coliflor

tendra

Plàtan
Patata

Poma

Pera
2378-TCDD 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001
12378-PeCDD 0,002 0,001 0,004 0,001 0,005 0,003 0,001 0,001 0,001
123478-HxCDD 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001
123678-HxCDD 0,003 0,001 0,001 0,003 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001
123789-HxCDD 0,003 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001
1234678-HpCDD 0,014 0,004 0,003 0,006 0,016 0,004 0,007 0,004 0,003
OCDD 0,043 0,017 0,012 0,042 0,168 0,014 0,058 0,056 0,022
2378-TCDF 0,004 0,004 0,001 0,001 0,002 0,003 0,001 0,001 0,002
12378-PeCDF 0,008 0,001 0,002 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001
23478-PeCDF 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,005 0,001 0,001 0,001
123478-HxCDF 0,089 0,003 0,005 0,001 0,012 0,001 0,001 0,001 0,001
123678-HxCDF 0,027 0,001 0,002 0,001 0,008 0,001 0,001 0,001 0,001
123789-HxCDF 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001
234678-HxCDF 0,004 0,001 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001
1234678-HpCDF 0,370 0,014 0,017 0,004 0,080 0,004 0,003 0,003 0,003
1234789-HpCDF 0,059 0,004 0,004 0,004 0,014 0,004 0,003 0,003 0,003
OCDF 1,610 0,089 0,111 0,261 0,291 0,014 0,011 0,011 0,011
Sum OMS-TEQ PCDD1 0,005 0,002 0,005 0,002 0,007 0,004 0,001 0,001 0,001
Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,018 0,001 0,001 0,001 0,004 0,002 0,001 0,001 0,001
Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,023 0,003 0,006 0,003 0,011 0,006 0,002 0,002 0,002

Taula 17 Concentració de PCDD/F en ous, llet, derivats lactis i pa i cereals
semidesnatada
Llet sencera

alimentària
Formatge

Pa motlle
Pa blanc
Iogurt

Arròs

Pasta
Ous

Llet

2378-TCDD 0,005 0,003 0,000 0,001 0,016 0,004 0,004 0,008 0,010
12378-PeCDD 0,003 0,004 0,001 0,002 0,025 0,011 0,004 0,003 0,009
123478-HxCDD 0,007 0,002 0,000 0,001 0,015 0,013 0,003 0,002 0,002
123678-HxCDD 0,006 0,006 0,002 0,002 0,031 0,027 0,006 0,003 0,002
123789-HxCDD 0,003 0,004 0,001 0,002 0,021 0,018 0,003 0,004 0,003
1234678-HpCDD 0,018 0,015 0,005 0,008 0,205 0,173 0,038 0,007 0,008
OCDD 0,148 0,016 0,006 0,014 1,400 0,330 0,225 0,027 0,031
2378-TCDF 0,013 0,009 0,001 0,002 0,092 0,026 0,019 0,013 0,015
12378-PeCDF 0,008 0,006 0,001 0,002 0,054 0,009 0,013 0,022 0,029
23478-PeCDF 0,003 0,010 0,003 0,007 0,085 0,014 0,010 0,001 0,002
123478-HxCDF 0,004 0,008 0,002 0,005 0,089 0,011 0,007 0,001 0,021
123678-HxCDF 0,004 0,007 0,002 0,003 0,050 0,011 0,005 0,012 0,020
123789-HxCDF 0,003 0,001 0,000 0,000 0,011 0,003 0,001 0,001 0,002
234678-HxCDF 0,005 0,007 0,001 0,002 0,022 0,015 0,004 0,001 0,002
1234678-HpCDF 0,016 0,015 0,004 0,013 0,245 0,052 0,016 0,007 0,114
1234789-HpCDF 0,013 0,002 0,001 0,002 0,040 0,005 0,005 0,007 0,019
OCDF 0,050 0,016 0,009 0,087 1,500 0,030 0,021 0,200 1,266
Sum OMS-TEQ PCDD1 0,010 0,009 0,002 0,003 0,050 0,022 0,010 0,012 0,019
Sum OMS-TEQ PCDF 1 0,004 0,006 0,002 0,004 0,057 0,012 0,007 0,004 0,009
Sum OMS-TEQ PCDD/F 1 0,014 0,015 0,003 0,007 0,107 0,034 0,017 0,016 0,028

25

Taula 18 Concentració de PCDD/F en llegums, olis i greixos i brioxeria

Oli gira-sol

Magdalena
Margarina

Croissant
Mongeta

Mantega
Oli oliva
Llentia

Galeta
2378-TCDD 0,002 0,007 0,020 0,013 0,157 0,039 0,004 0,003 0,003
12378-PeCDD 0,003 0,006 0,034 0,029 0,107 0,092 0,004 0,003 0,003
123478-HxCDD 0,001 0,002 0,012 0,013 0,013 0,083 0,011 0,003 0,008
123678-HxCDD 0,002 0,002 0,012 0,019 0,042 0,215 0,011 0,003 0,012
123789-HxCDD 0,001 0,003 0,012 0,020 0,062 0,115 0,014 0,003 0,008
1234678-HpCDD 0,006 0,018 0,090 0,060 0,595 0,340 0,118 0,034 0,150
OCDD 0,022 0,080 0,705 0,380 9,050 0,413 2,450 1,045 0,885
2378-TCDF 0,002 0,008 0,064 0,038 0,276 0,078 0,014 0,016 0,020
12378-PeCDF 0,002 0,010 0,039 0,024 0,252 0,061 0,016 0,018 0,013
23478-PeCDF 0,001 0,001 0,024 0,019 0,137 0,330 0,014 0,003 0,006
123478-HxCDF 0,029 0,001 0,026 0,013 0,142 0,185 0,004 0,003 0,003
123678-HxCDF 0,008 0,003 0,012 0,013 0,177 0,144 0,006 0,006 0,010
123789-HxCDF 0,001 0,002 0,012 0,013 0,020 0,041 0,004 0,003 0,003
234678-HxCDF 0,001 0,007 0,019 0,013 0,147 0,107 0,012 0,003 0,009
1234678-HpCDF 0,166 0,005 0,060 0,060 0,583 0,100 0,019 0,123 0,014
1234789-HpCDF 0,028 0,005 0,060 0,060 0,118 0,063 0,019 0,034 0,014
OCDF 0,970 0,020 0,243 0,250 0,523 0,245 0,475 1,950 0,056
1
Sum OM S-TEQ PCDD 0,006 0,014 0,058 0,047 0,283 0,176 0,013 0,007 0,010
1
Sum OM S-TEQ PCDF 0,007 0,003 0,023 0,016 0,132 0,158 0,009 0,007 0,007
1
Sum OM S-TEQ PCDD/F 0,012 0,017 0,081 0,063 0,415 0,334 0,022 0,014 0,018
1
En ng/kg pes fresc. En ng OMS-TEQ/kg pes fresc


Taula 19 Ingesta diària de PCDD/F per un home adult per consum d’aliments
Aliments Consum d'aliment Ingesta de PCDD/F
g/dia pg OMS-TEQ/dia
Xoriço 10,77 0,25
Sardina 3,78 0,68
Tonyina 10,13 1,57
Seitó 2,05 0,32
Verat 1,13 0,23
Emperador 0,06 0,00
Salmó 1,80 0,38
Lluç 15,78 0,52
Moll 0,33 0,14
Llenguado 5,48 0,62
Sípia 4,46 0,12
Calamar 3,17 0,26
Cloïssa 0,27 0,01
Musclo 0,97 0,12
Gamba 3,53 0,16

26

Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)

Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Destaque (20)

Contaminantes químicos. Estudio de dieta total en Catalunya 2005-2007 (II)